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Enregistrement W1972089204 · doi:10.1186/1755-8794-6-40

Intratumoral genetic heterogeneity in metastatic melanoma is accompanied by variation in malignant behaviors

2013· article· en· W1972089204 sur OpenAlexfundno aff
Matthew Anaka, Christopher Hudson, Pu‐Han Lo, Hongdo Do, Otávia L. Caballero, Ian D. Davis, Alexander Dobrovic, Jonathan Cebon, Andreas Behren

Notice bibliographique

RevueBMC Medical Genomics · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMelanoma and MAPK Pathways
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCancer Council VictoriaNational Health and Medical Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCure Cancer Australia FoundationCancer AustraliaMelanoma Research Alliance
Mots-clésHuman geneticsMelanomaMetastatic melanomaVariation (astronomy)BiologyDNA microarrayGenetic variationCancer researchOncologyGeneticsInternal medicineBioinformaticsMedicineGeneGene expression

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Intratumoral heterogeneity is a major obstacle for the treatment of cancer, as the presence of even minor populations that are insensitive to therapy can lead to disease relapse. Increased clonal diversity has been correlated with a poor prognosis for cancer patients, and we therefore examined genetic, transcriptional, and functional diversity in metastatic melanoma. METHODS: Amplicon sequencing and SNP microarrays were used to profile somatic mutations and DNA copy number changes in multiple regions from metastatic lesions. Clonal genetic and transcriptional heterogeneity was also assessed in single cell clones from early passage cell lines, which were then subjected to clonogenicity and drug sensitivity assays. RESULTS: MAPK pathway and tumor suppressor mutations were identified in all regions of the melanoma metastases analyzed. In contrast, we identified copy number abnormalities present in only some regions in addition to homogeneously present changes, suggesting ongoing genetic evolution following metastatic spread. Copy number heterogeneity from a tumor was represented in matched cell line clones, which also varied in their clonogenicity and drug sensitivity. Minor clones were identified based on dissimilarity to the parental cell line, and these clones were the most clonogenic and least sensitive to drugs. Finally, treatment of a polyclonal cell line with paclitaxel to enrich for drug-resistant cells resulted in the adoption of a gene expression profile with features of one of the minor clones, supporting the idea that these populations can mediate disease relapse. CONCLUSION: Our results support the hypothesis that minor clones might have major consequences for patient outcomes in melanoma.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,232 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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